llm.
GPT-6 Astra за 10 часов расшифровала сообщение Enigma, над которым бились с 2005 года
Есть новости про ИИ, которые отлично выглядят в заголовке, но становятся гораздо скучнее, когда начинаешь разбираться в деталях. Здесь получилось как-то наоборот.В сентябре 2026 года Картер Леффен запустил GPT-6 Astra Extra High на немецкой армейской радиограмме MVUEH от 10 июля 1941 года. Сообщение было опубликовано в архиве CryptoCellar ещё в 2005-м и с тех пор оставалось среди нерасшифрованных. Примерно через десять часов работы Astra нашла настройки Enigma и восстановила открытый текст.Военной тайны внутри, к слову, не оказалось. Немецкий радист запрашивал дальнейший маршрут из Розенова и просил срочно ответить по радио.
Как надёжно передавать управление между ИИ-агентом и человеком без гонок состояний
Работа над Agent Inbox показала мне, что передача управления между агентом и человеком — это конечный автомат: с явным владением состоянием, маркерами версии и чёткой семантикой подтверждения обработки.СодержаниеКонечный автомат передачи управленияДва канала ответа, одно правило приоритетаОдин вопрос — одно место взаимодействияboard_advance как CAS-маркерВремя жизни MCP-сервера и контекст на уровне процесса
От 3000 сессий в месяц до 100 в секунду: как LLM заменила ручную оценку ботов поддержки
Привет, Хабр! На связи Ангелина Большина, Денис Толкачев и Игорь Буянов, команда Customer Support NLP, мы разрабатываем ботов для службы поддержки клиентов. И наша работа полезна для развития продукта MWS AI Клиентский сервис. Сегодня мы расскажем вам про то, как мы автоматизировали оценку наших ботов с помощью специально разработанной метрики. Мы разделили материал: сначала расскажем про бизнес-составляющую, а затем – про технические детали. Итак, поехали!
Локальный анализ звонков без GPU. Что происходит на пути от аудио до резюме
Я хотел проверить не то, насколько хорошо локальная LLM пишет резюме на красивом тестовом диалоге, а что произойдет с ней на обычном телефонном звонке с музыкой, автоответчиком, перебиваниями и плохим звуком.Я сделал desktop приложение на Tauri, Rust, React и SQLite. Оно распознаёт речь, разделяет спикеров, считает тональность, эмоции и риски, а в конце локальная модель пишет резюме и рекомендации. Всё считается на компьютере, интернет нужен только чтобы скачать модели. При парсинге звонков часто бывают имена, адреса и номера договоров, и отправлять их во внешний API не хочется.
Как тестировать AI-фичу, если у неё нет одного правильного ответа
Материал подготовлен в рамках нового курса Otus «ИИ в тестировании: ускорение процессов и проверка ИИ-функций»Предположим, в CRM появилась кнопка «Составить резюме обращения». Она передаёт переписку языковой модели и возвращает короткий текст для следующего оператора. QA нужно проверить функцию перед релизом, но уже на первом сценарии возникает вопрос: что записывать в expected result?Возьмём учебный диалог. Все ответы ниже составлены для разбора, это не результаты эксперимента с конкретной моделью.
Как найти причину ошибок AI-фичи и проверить её с помощью тестового оракула
Материал подготовлен в рамках нового курса Otus «ИИ в тестировании: ускорение процессов и проверка ИИ-функций»Предположим, в CRM появилась кнопка «Составить резюме обращения». Она передаёт переписку языковой модели и возвращает короткий текст для следующего оператора. QA нужно проверить функцию перед релизом, но уже на первом сценарии возникает вопрос: что записывать в expected result?Возьмём учебный диалог. Все ответы ниже составлены для разбора, это не результаты эксперимента с конкретной моделью.
Образование vs ИИ с точки зрения преподавателя
Дисклаймер: изначально это был комментарий на другую статью, но та статья оперативно улетела в черновики, а @0xKubik - в readonly (?!). Так что пишу тут, в надежде что однажды автор ответит тут, или свяжется иначе.Мне доводилось слышать мнение, что образование не торопится принимать использование ИИ исключительно из ретроградства и страха перемен. Я бы сказал, ситуация на деле сложнее, и языковые модели - палка о двух концах. Но для начала - то, что я принимаю за аксиому.
Сделал себе тренера на Claude Code и выложил его в open source
Важно. Это не медицинская и не спортивная рекомендация. ИИ-тренер не видит, как вы двигаетесь, и не заменяет врача и живого тренера. Травмироваться можно даже под присмотром опытного тренера, а без опыта силовых тренировок риск выше, поэтому начинать с таким инструментом без базовой техники, поставленной вживую, не стоит. Перед началом тренировок, особенно при хронических заболеваниях, травмах или боли, посоветуйтесь с врачом. Всё, что предлагает плагин, вы применяете на свой страх и риск.
ИИ таро или гадание на токенах: может ли ИИ заменить таролога?
Так уж вышло, что иногда я балуюсь таро. Обычно, делаю расклады знакомым, но недавно подруга сказала, что вместо таро использует… ИИ. И нет, не как объективного эксперта, который рассудит в сложном вопросе, а именно как таролога.Вот уж не думала, что именно эту, так сказать, «профессию» нейронки так лихо заменят. Мне стало интересно, как умудрились автоматизировать магию и работает ли это вообще.
Вам не нужен ещё один Claude Code: зачем Pi оставляет сборку агента пользователю
Когда мы обсуждаем агентов для программирования, разговор быстро сводится к моделям. Какая модель Claude лучше пишет код, а какая версия GPT увереннее чинит ошибки, как
